提升您的事件管理

使用我们的6步指南,优化事件解决。
提升您的事件管理
流程: 事件管理
系统: ServiceNow 问题管理

在ServiceNow问题管理中优化事件解决

平台可帮助识别拖慢事件解决的常见瓶颈,找出导致 SLA 未达成的低效工作流与步骤。通过突出这些问题点,您可以有针对性地精简流程、提升效率并提高整体满意度,从而缩短解决时间并强化合规。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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为何优化事件管理至关重要

高效的事件管理是可靠IT服务的基石。在当下节奏飞快的数字环境里,事件每多拖延一分钟,都可能带来不小的业务影响:用户生产力受损、客户满意度下降,甚至影响营收。即便已经部署了ServiceNow,工具到位并不等于效率到位。很多组织仍被解决缓慢、频繁转派,以及对“为什么有些事件处理更久”缺乏透明度所困。这些低效会推高运营成本、挤占关键支持资源,并导致SLA未达标,既损害口碑,也可能带来处罚。看清事件管理流程的真实流转,是迈向卓越运营的第一步。

流程挖掘如何照亮你的ServiceNow事件流

流程挖掘提供一种数据驱动的方法,帮助你拆解并理解ServiceNow中事件管理的实际执行过程。它直接从ServiceNow数据抽取事件日志,重点聚焦incident表及其与problem、problem_task、known_error的关联,重建每个事件从首次报障到最终关闭的全旅程,并以可视化方式呈现所有流程变体。借助这种端到端视角,你能精准看到事件主要耗时在哪些环节,识别意外分支,并追溯延误根因。诸如“事件已报障”“开始诊断”“转交专业团队”“实施/验证解决方案”等关键活动都会如实呈现。这种分析能力是数据驱动流程优化的基础,能够改变你处理事件的方式。

锁定事件处置的关键改进点

借助流程挖掘,你可以前所未有地清晰定位可优化的环节,重点关注:

  • 瓶颈定位: 快速识别事件经常被卡住或长时间延迟的阶段、支持组或坐席,阻碍快速解决。例如,是否初始分类耗时过长?不同支持层级的交接是否造成明显等待?
  • 流程变体分析: 发现并剖析偏离理想路径的实际路径,理解这些偏差为何出现,以及它们对处理周期与资源消耗的影响,进而推动标准化与最佳实践。
  • 返工与转派: 可视化事件被频繁转派或回退到前一阶段的情形,提示初诊质量、知识库文章或团队能力结构可能存在问题。这些数据也能为ServiceNow问题管理提供线索,帮助识别并预防重复性故障。
  • SLA合规监控: 将实际表现与既定SLA对齐,不仅看汇总,更能下钻至具体事件路径,弄清为何未达标,并据此采取前瞻性的改进措施。
  • 自动化机会: 识别可在ServiceNow内自动化的重复手工步骤或可预测决策点,加速处置、降低人为失误,从而提升整体效率并缩短事件处理周期。

可量化的收益:更快解决,更高满意度

将流程挖掘应用于ServiceNow事件管理,你将收获可度量的组织级改善。通过消除瓶颈、优化流程,你可以:

  • 缩短事件处理周期: 显著降低MTTR(平均修复时间),让用户更快恢复生产力。
  • 提升SLA达成率: 持续满足或超越服务级别协议,增强信任与合规性。
  • 降低运营成本: 优化资源配置、减少无效消耗,使支持更具成本效益。
  • 提升用户满意度: 更快、更稳的事件处置,带来更好的终端用户与客户体验。
  • 前瞻性问题管理: 基于事件模式的洞察直接反哺ServiceNow问题管理,帮助在影响扩大前识别并预防重复性问题。
  • 数据驱动决策: 从被动救火转为主动、基于数据的流程改进,形成持续优化的文化。

现在就开启事件管理卓越之旅

优化事件管理是一段持续的旅程,始于看清现状。将流程挖掘与ServiceNow数据结合,你的团队即可获得推动改变所需的关键洞察。由此带来更快的事件解决、更少的停机时间与更高的用户满意度,从根本上提升IT服务交付。以数据驱动的方法,释放事件管理流程的全部潜能。

事件管理 服务台 IT运维 SLA 合规性 根因分析 问题解决 ITIL流程 服务改进

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

事件解决延迟会直接影响用户生产力与满意度,导致停机时间增加,并可能带来财务损失。解决时间过长还会引发SLA违约,带来罚金并损害组织声誉。ProcessMind会在ServiceNow Problem Management中分析完整的事件管理流程,定位造成瓶颈的具体阶段、团队或坐席。通过可视化流程流转,它能指出事件常被卡住的位置,便于开展针对性改进,加速解决。

事件解决一再未达成SLA,会引发用户不满、损害声誉,甚至触发合同处罚。这通常意味着事件管理流程存在系统性问题,导致关键问题无法及时处理。ProcessMind能在ServiceNow Problem Management中精准识别最易发生SLA违约的事件类型、部门或指派组,并可视化事件的真实流转路径,揭示偏离标准作业流程的环节,从而导致不合规。

事件分类或优先级判断不当,会导致路由错误、关键问题被延迟处理,以及资源配置低效。结果往往陷入“救火式”应对,而不是按结构化方式解决问题,进而推高运营成本并降低用户满意度。ProcessMind 会在 ServiceNow Problem Management 中追踪事件的分类与优先级变化,识别初始分配后再分类或调整优先级的模式,暴露培训不足或指引不清的问题,帮助组织改进事件首响与初始处理。

事件在团队或坐席之间频繁重新分配,会拉长解决时间、增加重复劳动,并让用户体验变得割裂。每一次交接都可能带来延迟和上下文丢失,显著影响效率与人员生产力。ProcessMind 会在 ServiceNow Problem Management 中还原事件在不同分配组与坐席之间的完整流转路径,直观呈现频繁转派的节点,量化交接对整体解决时间的影响,并识别流程循环。

大量重复发生的事件意味着底层问题未被有效识别和解决,导致问题反复与人力浪费。这表明事件管理流程在升级并衔接到真正的问题管理方面存在薄弱环节,持续消耗资源。ProcessMind 会在 ServiceNow 的问题管理中识别成组的相似事件,这些事件往往沿着相同或非常相近的路径被解决,却缺乏明确的根因。系统会标出那些长期依赖临时性变通而非正确的问题识别与解决的环节,为改进提供方向。

长期以权宜之计替代根本性解决,短期看似解急却无法触及根因,最终会积累技术债并埋下后续服务中断风险。这种做法不仅推高事件量,还可能掩盖IT运行中的系统性问题。ProcessMind会在ServiceNow Problem Management中,对比类似事件中权宜之计与最终解决方案的使用频次与持续时间,识别被过度依赖权宜之计的服务或事件类别,提示需要更深入的问题管理。

事件分配不均会让部分坐席超负荷、另一些却未得到充分利用,导致倦怠、士气下降以及支持队列拉长,从而影响团队整体效率与事件解决速度。ProcessMind 会在 ServiceNow Problem Management 中分析分配模式与坐席活动时间线,可视化工作负载并识别不平衡,挖掘优化资源配置、提升团队效率与响应速度的机会。

当事件偏离既定的解决路径时,往往会带来不一致、差错与合规风险,难以预测结果或保障服务质量,从而增加人工工作量并削弱流程管控。ProcessMind将ServiceNow Problem Management中的实际事件流与目标流程或最佳实践进行对比,展示所有变体路径及其发生频次,精准定位偏差发生的位置与原因,支持流程执行与培训优化。

在事件解决过程中,如与受影响用户沟通不足,即便技术上按时解决,也容易引发不满、重复咨询,并让服务质量被质疑,进而影响用户满意度和服务台口碑。ProcessMind会在ServiceNow问题管理的事件管理流程中,跟踪用户通知活动的时间与频率,识别流程中通知延迟或缺失的节点,提示改进沟通触点的机会。

在诊断、转交专业团队等生命周期特定阶段反复发生的延迟,会显著拉长整体解决时间。这些瓶颈阻碍流程流动、影响服务效率,造成不必要的积压。ProcessMind会在ServiceNow Problem Management中精准量化事件管理流程各个活动与流转的耗时,直观高亮事件停留时间最长的阶段,准确定位瓶颈以便定向优化。

当SLA未被一致应用或准确跟踪时,将难以衡量绩效、界定责任或有效设定事件优先级,进而影响服务口碑并缺乏客观指标。ProcessMind会对ServiceNow Problem Management中所有事件的实际耗时与SLA目标进行对比,覆盖不同类别与优先级,识别SLA计算可能存在的问题,以及哪些事件类型长期超标,从而指明策略或流程需要改进的环节。

典型目标

定义成功的标准

该目标聚焦于降低从首次报告到最终关闭的平均解决时长。更快的解决意味着更少停机、更高服务可用性与更好的用户满意度,对事件管理中的高效IT运营至关重要。
ProcessMind通过精确还原事件端到端生命周期,找出造成延迟的具体阶段或交接。借助真实流程可视化,组织可以定位瓶颈、移除冗余步骤,并在ServiceNow Problem Management中将解决时长降低约20–30%。

实现这一目标意味着关键事件的服务级别协议(SLA)能够持续达标,甚至超额达标。SLA频繁违约通常意味着运营低效,既可能带来罚金,也会削弱信任。提升合规度可确保高优先级问题得到及时处理,保障服务质量。
ProcessMind通过对照约定时限追踪事件持续时间,全面揭示相对于SLA目标的所有偏差。它还能定位违约高发的事件类别或支持组,便于开展针对性改进,在ServiceNow Problem Management中将合规率提升约15%–25%。

准确分类与合理设定优先级是高效处理事件的基础,能确保事件被正确路由到合适团队并获得应有关注。误分类会导致延误、错误分配和资源浪费。
ProcessMind 会分析事件的分类、优先级、分配组等属性,识别误分类或频繁重分类的模式。找出根因后,组织即可优化分类体系与培训,将 ServiceNow 问题管理中的误分类降低 10%–15%。

在支持组或坐席之间频繁重分配与交接,往往意味着责任不清、技能缺口或路由规则低效。减少此类重分配能简化解决流程、避免延迟并整体提升事件管理效率。
ProcessMind会还原事件从头到尾的完整旅程,直观标出每一次重分配以及在各阶段停留的时间,暴露低效的路由做法,并定位事件被“弹回”的具体节点,从而在ServiceNow问题管理中将交接次数降低15%–20%。

该目标旨在减少因底层问题未被永久修复而反复出现的事件数量。大量重复事件会挤占资源、推高运营成本并挫伤用户体验,说明需要更紧密地与问题管理联动。
ProcessMind可识别指向同一根因的相似事件簇,即便它们表面各不相同。通过将事件与底层问题和已知错误关联,团队可据此排定优先级并实施永久修复,有望在ServiceNow Problem Management中将重复事件减少20–30%。

要实现事件管理的长期稳定与高效,必须摆脱临时方案,落实永久性修复。该目标旨在提高通过根因修复而非临时修补解决的事件占比,避免问题反复。
ProcessMind通过分析解决代码并关联问题记录,区分临时方案与永久修复;还能识别永久修复被拖延或忽视的情形,从而在ServiceNow问题管理中将永久修复采用率提升10-15%。

事件工作量在坐席间分配不均,会让部分人长期过载、另一些人闲置,还会拖慢整体解决进度。实现该目标可确保高效指派事件,充分利用坐席产能并缩短响应时间。
ProcessMind会分析指派模式以及事件在个人坐席或团队处的停留时长,突出显示不平衡之处。它能识别长期过载或利用不足的坐席,帮助更好地管理队列,在ServiceNow Problem Management中将资源分配效率提升约5%–10%。

偏离标准作业流程会带来低效、错误,以及事件解决质量不一致。本目标旨在强化对最佳实践与预设工作流的遵从,确保事件处理可预期、可信赖。
ProcessMind会可视化所有真实的事件流转路径,并与理想或规定的路径进行对比。它能轻松识别未授权的捷径或冗长的绕行,帮助企业执行标准流程,在ServiceNow问题管理中将标准解决路径的合规率提升至90%以上。

在整个事件生命周期内,与受影响用户进行及时、有效的沟通至关重要,这有助于管理预期并提升用户满意度。沟通缺口会引发不满和额外咨询,增加支持团队的工作量。
ProcessMind在事件流程中跟踪与用户通知和确认相关的事件,突出用户更新经常延迟或遗漏的环节,从而改进沟通机制,并在ServiceNow问题管理中将按时通知用户的比例提升10%–15%。

在事件解决流程中,某些环节可能成为瓶颈,导致事件积压并显著拉长整体解决时间。该目标旨在识别并消除这些瓶颈,确保事件顺畅连续地流转。
ProcessMind 会自动高亮持续时间异常或排队量过高的步骤,提示瓶颈所在。通过可视化各环节的吞吐量与等待时间,可精准定位改进行动,在 ServiceNow 问题管理中的关键节点将等待时间降低 20%–30%。

服务级别协议(SLA)应用或跟踪不一致,会导致评估失准、优先级误判,且难以反映真实绩效。该目标旨在让所有相关事件的SLA管理统一且准确。
ProcessMind 会分析不同事件类型、优先级与分配组中SLA的应用与跟踪方式,揭示SLA在启动、暂停或违约处理上的差异,帮助在 ServiceNow Problem Management 中确保SLA策略执行的一致与公平。

事件管理的 6 步改进路径

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下载模板

操作指南

获取专为事件管理数据抽取设计的Excel模板。该模板可确保数据结构正确,便于分析。

为何重要

标准化模板可避免数据不一致和错误,为精准的流程分析与可靠洞察打下坚实基础。

预期成果

一份可直接使用的 Excel 模板,按事件管理数据的标准列结构预设。

您将获得

还原事件处理的真实路径

ProcessMind还原事件解决的真实全貌,并以清晰的可视化呈现每一步。在ServiceNow问题管理中,助您以前所未有的深度洞察偏差与瓶颈。
  • 可视化真实的事件处理流
  • 找出延误与返工的根因
  • 监控SLA达标与偏差
  • 对标团队与流程绩效
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

实现事件管理效率提升

借助对ServiceNow Problem Management数据的流程挖掘,组织可以清晰洞察其事件管理工作流。这些洞察帮助识别低效环节并实施针对性改进,带来看得见的成效。

0 % faster
更快的事件解决

平均解决时间缩短幅度

流程挖掘能够识别瓶颈与返工,帮助团队精简解决路径、加速问题处理,缩短事件整体处理时长。

0 % fewer breaches
增强的 SLA Compliance

关键事件SLA违约减少

通过定位不合规路径与延误,企业可前瞻性处理影响关键事件的问题,显著降低SLA违约率。

0 % fewer handoffs
更少的事件交接

优化事件分派

流程洞察可发现过多的交接,帮助团队优化路由规则、提升一次性解决率,尽量减少交接并加快解决。

0 % reduction
重复问题减少

降低重复事件量

流程挖掘有助于定位重复事件的根因,推动实施永久修复,从而减少整体的重复问题量。

0 % faster communication
更高的用户满意度

更及时的沟通与更新

减少沟通滞后并确保及时更新,可提升事件处理过程中的用户体验,从而提高满意度。

结果会因事件管理流程的复杂度和运营数据质量而有较大差异。以下效果反映了采用流程挖掘方案的组织常见的改进幅度。

推荐数据

先从最关键的属性与活动入手,随着分析深入再逐步补充数据。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

每条事件记录的唯一标识,是跟踪完整生命周期的主键。

为何重要

这是连接某个事件生命周期内所有活动的关键Case ID,使端到端流程分析成为可能。

在事件生命周期某一时间点发生的特定事件或任务的名称。

为何重要

用于界定流程图中的步骤,是所有流程挖掘分析与可视化的基础。

标识该活动发生时间的精确时间戳。

为何重要

该时间戳用于按时间顺序排列所有活动,并支持计算各类以时长为基础的指标,如周期时间和瓶颈分析。

当前被指派处理该事件的处理人。

为何重要

可分析坐席工作量、绩效与个人交接情况,是理解资源效率的关键。

负责处理该事件的支持团队或小组。

为何重要

用于记录负责团队,便于分析团队绩效、工作负载以及跨组交接情况。

事件的优先级,用于确定响应的紧急程度。

为何重要

可按业务重要性对事件进行分级,这对监控SLA达标与资源分配至关重要。

事件在其生命周期中的当前状态。

为何重要

跟踪事件进度,是分析各阶段耗时与识别流程瓶颈的关键。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

当新事件在 ServiceNow 中被正式登记时,标志着事件生命周期的开始。此事件可通过事件记录的创建时间戳明确捕获。

为何重要

这是流程的主要起始事件。从此活动到解决的耗时是衡量整体周期时间与SLA合规性的基础。

当事件被指派给某个支持小组处理时,会发生此活动。它是路由流程中的关键一步,可通过监控Assignment Group字段的变更来识别。

为何重要

跟踪分配情况对于分析交接、各小组的排队时间,以及识别路由低效或瓶颈至关重要。

表示坐席已开始对该事件进行调查或处理。通常在事件状态从 'New' 或 'Assigned' 变更为 'In Progress' 等活动状态时推断。

为何重要

该里程碑标志着初始排队时间结束、实际处理开始。衡量“开始处理”之前的等待时长是进行瓶颈分析的关键。

表示一次交接:事件从一个支持组转移到另一个支持组。可在“assignment_group”字段首次赋值后,通过观察其后续变更来识别。

为何重要

频繁重分配可能意味着初始路由不正确、流程过于复杂或知识缺口。该活动是衡量“每起事件平均交接次数”KPI的关键。

标记支持坐席完成修复并将事件置为 'Resolved' 状态的时间点,这是最终关闭前的重要里程碑。

为何重要

该活动标志着实际处理结束并进入确认阶段。此时间点与'Incident Closed'之间的时间差,可揭示用户确认或验证环节的延迟。

这是生命周期中的最终活动,表示该事件已完全解决并确认,无需进一步处理。该活动通过关闭时间戳记录。

为何重要

作为明确的结束事件,此活动用于计算事件全生命周期时长,并分析解决后的收尾处理耗时。

常见问题

常见问题

流程挖掘会分析ServiceNow中的事件管理数据,揭示真实的流程路径,识别瓶颈、偏离标准路径的行为,以及导致处理时间过长或SLA违约的环节,为优化提供数据驱动的洞察。

开始之前,通常需要至少包含以下内容的事件日志:事件ID、活动说明、时间戳,以及每个活动对应的经办人或系统。事件类别、优先级、分配小组等字段可进一步丰富分析。上述数据一般来自ServiceNow中的事件表及其关联表。

在完成数据抽取与准备后的数周内,通常就能产出初步洞察,立即发现瓶颈与偏差。更深入的分析与后续改进落地将因问题复杂度与组织敏捷性而耗时更久。

您可以期待事件解决时间缩短、关键事件SLA合规率提升、二次分派减少。流程挖掘还能帮助标准化解决路径、优化处理人工作量分配,从而打造更高效、更一致的服务。

主要的技术要求是能够访问您的 ServiceNow 实例以提取数据,通常通过 API 或直接数据库访问,具体取决于您的部署方式与安全策略。您还需要一款能够接收、处理并可视化事件日志数据的流程挖掘工具。

可以。流程挖掘能有效识别重复发生的事件模式,并找出经常导致同类问题的流程环节。通过可视化常见路径与活动,帮助定位这些反复问题的潜在根因,推动一次性彻底解决。

流程挖掘不仅适用于复杂流程,对较小或不太复杂的事件管理工作流同样有价值。该方法具备良好伸缩性,无论流程规模大小都能提供洞见,但洞察的深度可能有所不同。

是的,通常需要一定程度的IT支持或ServiceNow管理员参与,以确保数据抽取安全高效。他们可协助配置访问权限、创建合适的报表,或通过API集成获取所需的事件日志数据。

更快解决事件:立即提升ServiceNow效率

在ServiceNow中将MTTR降低35%。精准定位问题,提升满意度。

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